Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Aplicación de la ciencia de datos espaciales sobre los resultados de las pruebas Saber 5

Resumen

Las pruebas saber tienen como objetivo contribuir al mejoramiento de la calidad de la educación en Colombia a través de la realización de evaluaciones periódicas que buscan evaluar el desarrollo de competencias en los estudiantes de educación básica. Aunque se han realizado diferentes estudios basados en minería de datos sobre los resultados de las pruebas saber, se han evidenciado pocos estudios basados en análisis espacial de datos en el ámbito educativo. En este artículo se propone como aporte el desarrollo de un estudio basado en análisis exploratorio y análisis espacial sobre el conjunto de datos de las pruebas saber 5 del año 2016, el cual tiene por objetivo identificar la relación entre los resultados de las pruebas saber y la distribución geográfica y/o espacial de los datos. Para el desarrollo de esta investigación se definieron 4 fases metodológicas a saber: selección y obtención de los datos, análisis de correlación, análisis espacial de los datos, obtención de conclusiones sobre el estudio desarrollado. A través del uso de la herramienta libre GeoDa se realizó un análisis de cuantiles y regresión sobre los resultados obtenidos en las áreas de Lenguaje, Matemáticas y Ciencias Naturales. Del mismo modo, se realizó un análisis basado en clustering mediante el uso del algoritmo KMeans. Los resultados obtenidos permitieron determinar la correlación lineal y espacial existente entre los datos asociados a los diferentes departamentos de Colombia a nivel de las 3 áreas consideradas, los cuales pueden resultar de interés en cuanto a la toma de decisiones por parte del Ministerio de Educación. Así mismo, la investigación desarrollada permitió verificar la utilidad de la herramienta GeoDa para la conducción de estudios basados en análisis exploratorio y espacial en diferentes contextos de aplicación.

Palabras clave

análisis espacial, análisis exploratorio, GeoDa, Pruebas Saber

PDF (English) XML (English)

Biografía del autor/a

Gabriel-Elías Chanchí-Golondrino

Roles: Supervisión, Análisis Formal, Investigación, Escritura – Revisión y Edición.

Monica-Esther Ospino-Pinedo

Roles: Conceptualización, Metodología, Escritura – Revisión y edición.

Luis-Freddy Muñoz-Sanabria

Roles: Conceptualización, Metodología, Escritura – Revisión y edición.


Referencias

  • P. Burbano, “Pruebas saber 11: el baremo de la desigualdad educativa en Colombia,” Holopraxis Ciencia, Tecnología e Innovación, vol. 5, no. 1, pp. 91–108, 2021
  • S. M. Chica Gómez, D. M. Galvis Gutiérrez, A. Ramírez Hassan, “Determinantes del rendimiento académico en Colombia. Pruebas ICFES-Saber 11o, 2009,” Revista Universidad EAFIT, vol. 46, no. 160, pp. 48–72, 2010
  • Ministerio de Educación Nacional, Pruebas saber, 2020. https://www.mineducacion.gov.co/1759/w3-article-397384.html?_noredirect=1
  • A. Duque Castillo, J. G. Ortiz Rodríguez, “Pruebas ICFES Saber 11 y su relación con el desempeño académico en estudiantes de primer semestre de psicología,” Cuadernos Hispanoamericanos de Psicología, vol. 13, no. 1, pp. 26–35, 2013. https://doi.org/10.18270/chps..v13i1.1355 DOI: https://doi.org/10.18270/chps..v13i1.1355
  • O. Vásquez Arrieta, “Las pruebas SABER 11° como predictor del rendimiento académico expresado en los resultados de la prueba SABER PRO obtenidos por las estudiantes de la Licenciatura en Pedagogía Infantil de la Corporación Universitaria Rafael Núñez,” Revista Científica Virtual Hexágono Pedagógico, vol. 9, no. 1, pp. 187–204, 2018
  • M. Castro Ávila, J. Ruiz Linares, F. Guzmán Patiño, “Cruce de las pruebas nacionales Saber 11 y Saber Pro en Antioquia, Colombia: una aproximación desde la regresión geográficamente ponderada (GWR),” Revista Colombiana de Educación, no. 74, pp. 63–79, 2018. https://doi.org/10.17227/rce.num74-6898 DOI: https://doi.org/10.17227/rce.num74-6898
  • W. Martínez-Mateus, Á. Turriago-Hoyos, “Análisis de distribución geográfica y espacial de los resultados de las Pruebas Saber 11 del Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior (ICFES). 2005-2012,” Cuadernos Latinoamericanos de Administración, vol. 12, no. 21, pp. 39–49, 2015 DOI: https://doi.org/10.18270/cuaderlam.v11i21.1618
  • J. E. Cifuentes Medina, J. A. Chacón Benavides, I. Moreno Pinzon, “Análisis de los resultados de las pruebas estandarizadas Saber Pro en profesionales de la educación,” Revista Humanismo y Sociedad, vol. 6, no. 2, pp. 22–48, 2018. https://doi.org/10.22209/rhs.v6n2a02 DOI: https://doi.org/10.22209/rhs.v6n2a02
  • G. A. Junca Rodríguez, “Desempeño académico en las pruebas Saber 11,” Panorama Económico, vol. 27, no. 1, pp. 8–38, 2019. https://doi.org/10.32997/2463-0470-vol.27-num.1-2019-2615 DOI: https://doi.org/10.32997/2463-0470-vol.27-num.1-2019-2615
  • A. I. Oviedo Carrascal, J. Jiménez Giraldo, “Minería de datos educativos: Análisis del desempeño de estudiantes de ingeniería en las pruebas SABER-PRO,” Revista Politécnica, vol. 15, no. 29, pp. 128–140, 2019. https://doi.org/10.33571/rpolitec.v15n29a10 DOI: https://doi.org/10.33571/rpolitec.v15n29a10
  • R. Timarán Pereira, J. Caicedo Zambrano, A. Hidalgo, Aplicación de la Minería de Datos en la Detección de Patrones de Desempeño Académico en las Pruebas Saber Pro, Universidad de Nariño, Pasto, Colombia, 2019
  • D. Solis, D. Alegría, É. Gutierrez, V. Zapata, F. Vidal, R. Timarán, “Identificación de Patrones de Rendimiento Académico en las Pruebas Saber Pro entre 2012-2014, en las Competencias Lectura Crítica y Comunicación Escrita con Técnicas Predictivas de Minería de Datos,” Cuaderno Activa, vol. 11, no. 1, pp. 51–66, 2019
  • J. S. Rengifo Collazos, C. D. Sánchez Cobo, C. Delgado Manquillo, C. Solarte Sarria, F. Vidal, R. Timarán Pereira, “Analítica de datos aplicada al contexto universitario. Caso de estudio: pruebas Saber Pro,” Cuaderno Activa, vol. 12, no. 1, pp. 13–19, 2020
  • R. Timarán-Pereira, A. Hidalgo-Troya, J. Caicedo-Zambrano, “Factores asociados al desempeño académico en Lectura Crítica en las pruebas Saber 11 con árboles de decisión,” Revista Investigación e Innovación en Ingeniería, vol. 8, no. 3, pp. 29–37, 2021. https://doi.org/10.17081/invinno.8.3.4701 DOI: https://doi.org/10.17081/invinno.8.3.4701
  • R. Timarán-Pereira, J. Caicedo-Zambrano, A. Hidalgo-Troya, “Árboles de decisión para predecir factores asociados al desempeño académico de estudiantes de bachillerato en las pruebas Saber 11,” Revista de Investigación Desarrollo e Innovación, vol. 9, no. 2, pp. 363–378, 2019.
  • https://doi.org/10.19053/20278306.v9.n2.2019.9184 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v9.n2.2019.9184
  • L. M. Gómez Melo, Y. A. Jaramillo Córdoba, Descubrimiento de factores asociados al desempeño en las pruebas saber 5 con técnicas descriptivas de minería de datos, Grade Thesis, Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia, 2017. http://repositorio.utp.edu.co/dspace/handle/11059/8745
  • M. Rivero Sánchez, “Análisis espacial de datos y Turismo : Nuevas técnicas para el análisis turístico,” Revista de Estudios Empresariales, vol. 2, pp. 48–66, 2008
  • M. Goodchild, R. Haining, “SIG y análisis espacial de datos: perspectivas convergentes,” Investigaciones Regionales, no. 6, pp. 175–201, 2005
  • L. L. Sánchez-Peña, “Alcances y límites de los métodos de análisis especial para el estudio de la pobreza urbana,” Papeles de Población, vol. 18, no. 72, pp. 147–179, 2012
  • M. F. Cardenas, J. F. Escobar, K. Gutiérrez, “Equidad territorial en Medellín: espacio público, amenazas naturales y calidad del aire,” Estudios Socioterritoriales, no. 27, pp. 1–18, 2020 DOI: https://doi.org/10.37838/unicen/est.27-046

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.